한 줄 정의
알고리즘은 특정 문제를 해결하기 위한 명확하고 유한한 단계별 절차의 집합으로, AI·머신러닝의 모든 학습과 추론이 알고리즘으로 구현됩니다.
알고리즘의 특징
알고리즘은 숫자를 순서대로 줄 세우는 단순한 것부터 딥러닝 학습에 쓰이는 복잡한 것까지 종류가 다양합니다. 같은 문제라도 어떤 알고리즘을 사용하느냐에 따라 결과의 정확도와 처리 속도가 달라지며, 이 때문에 AI 시스템의 성능은 적용한 알고리즘에 따라 차이가 납니다.
알고리즘이 필요한 이유
- 원인을 찾기
AI 시스템이 어떤 알고리즘으로 만들어졌는지 이해하면, 왜 이런 결과가 나왔는지 설명하고 문제 발생 시 쉽습니다.
- 목적에 맞는 알고리즘 선택
동일한 데이터라도 알고리즘에 따라 성능 차이가 크게 날 수 있어, 목적에 맞는 알고리즘 선택이 AI 프로젝트의 성패를 가릅니다.
- 기술 검증과 공급사 역량 평가
AI 공급사가 어떤 알고리즘을 사용하는지 이해하면 도입 전 기술 검증과 공급사 역량 평가에 도움이 됩니다.
실제 업무 적용 사례
한 제조사는 검사 결과의 판정 기준이 명확하지 않아 같은 제품도 사람마다 다르게 판단했습니다. 기존에는 판정 절차가 문서로만 있어 일관성이 떨어졌습니다. 명확하고 유한한 단계로 정의된 알고리즘으로 판정 절차를 구현하자, 동일한 입력에 항상 같은 결과를 내어 판정이 일관되고 자동화돼, 이후 AI·머신러닝 모델의 학습·추론 기반으로도 확장할 수 있었습니다.
자주 묻는 질문
아닙니다. 알고리즘은 문제를 푸는 절차 자체이고, AI는 알고리즘을 통해 구현된 지능적 시스템입니다. AI를 만들기 위해 알고리즘이 사용되지만, 모든 알고리즘이 AI는 아닙니다. 정렬 알고리즘처럼 단순한 계산 절차도 알고리즘입니다.
반드시 그렇지는 않습니다. 복잡한 알고리즘은 계산 비용이 크고 해석이 어렵다는 단점이 있습니다. 실제 현장에서는 단순하면서도 해석 가능한 알고리즘이 더 잘 작동하는 경우도 많습니다. 데이터·목적·환경에 맞는 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.
알고리즘은 AI만의 것이 아니라 우리 일상 곳곳에 쓰입니다. 검색 결과를 정렬하고, 내비게이션이 최단 경로를 찾고, 추천 서비스가 볼 만한 콘텐츠를 골라주는 일이 모두 알고리즘으로 동작합니다. 제조 현장에서도 생산 일정을 최적화하거나 검사 순서를 정하는 등 다양한 의사결정에 알고리즘이 활용됩니다.
관련 용어
- AI/ML 인간의 지능을 모방하는 인공지능(AI)과, 데이터로 스스로 패턴을 학습하는 머신러닝(ML)을 아우르는 기술 영역.
- 딥러닝 (Deep Learning) 인공 신경망을 여러 층으로 쌓아 복잡한 데이터의 특징을 스스로 학습하는 머신러닝의 한 분야.
- 머신러닝 (Machine Learning) 컴퓨터가 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 학습하여 예측·분류를 수행하는 AI의 하위 집합.
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